Jensen Huang, CEO de NVIDIA, lo lanzó sin anestesia: en dos o tres años, el 90% del conocimiento mundial será generado por inteligencia artificial. No es una exageración para ganar titulares. Lo dijo en el pódcast de Joe Rogan, lo repitió ante la sorpresa de medio planeta y lo sostiene con algo más que creencias: con datos, chips y el capital bursátil de la empresa más valiosa del mundo.

¿Te parece extremo? Pues, según lo que vi en un informe reciente y tras seguir varias charlas y entrevistas de Huang en eventos tipo CES o el GTC de NVIDIA, la predicción no sale de la nada. La industrialización del conocimiento está sucediendo ahora mismo, y no solo en chinos, gringos o “el primer mundo”; también aquí, en los centros de datos y servidores cloud de cualquier pyme en Quito o desarrollador freelance en Cuenca. ¿Pero qué hay realmente detrás de esa cifra mágica —o apocalíptica, según a quién preguntes— del 90%?

“¿Qué diferencia hay para mí entre aprender de un libro de texto generado por un montón de personas que no conozco o de conocimiento generado por una IA?” – Jensen Huang

El argumento de Huang no es solo que la IA escribirá más libros, artículos o tutoriales que los humanos, sino que el gran salto es de autoría a auditoría. El valor se desplaza desde crear desde cero cada pieza, al proceso de validar, verificar y certificar lo que la máquina produce. Piénsalo: cuando consultamos un manual universitario, confiamos en nombres, sellos, aparente autoridad. Rara vez rastreamos si ese dato salió de un estudio real, de una política editorial o de un error de imprenta.

Ahora multiplica ese fenómeno por millones: material educativo, papers científicos, simulaciones, guías prácticas, hasta informes internos empresariales que surgen de modelos de IA. Ya no lo “escribe” una persona, sino sistemas que combinan textos humanos previos, datos, lógica formal y una capacidad de síntesis imposible para cualquier redacción humana —y lo entrega en tiempo real, a demanda, personalizado.

Pero aquí viene la parte más provocadora —y, a mi juicio, lo realmente importante—: ¿por qué debería preocuparnos que la fuente sea sintética? Huang, con una mezcla de ironía y desafío, lo resume así: si hoy ya aprendemos de autores anónimos, fabricantes lejanos y comités editoriales que nunca veremos, ¿qué cambia que el “autor” sea una IA?

La clave, según su visión (y, en parte, según mi experiencia asesorando a empresas en Ecuador y España), no está en quién crea contenido, sino en cómo lo validamos, auditamos y reconvertimos en conocimiento fiable. En palabras de Huang: el problema no es si la IA escribe más rápido, barato o masivamente; el reto es construir sistemas de confianza y control de calidad que sean igual de rigurosos (o mejores) que los viejos modelos humanos.

¿Un ejemplo bajado a tierra? Veamos: el año pasado acompañé a un par de universidades en Quito y Lima trabajando con materiales educativos escritos, parcialmente, por modelos generativos. Muchos docentes, al principio, dudaban —temas de plagio, originalidad, “¿puedo fiarme?”—. Pero, después de construir protocolos de revisión con comités académicos y pruebas cruzadas, los resultados fueron sorprendentes: más variedad de ejemplos, contexto local, reducción de errores conceptuales y una actualización mucho más rápida de materiales. ¿Pasaron por filtros? Sí, y ese es el quid de la cuestión.

Esto abre el verdadero debate: no estamos ante el fin de la inteligencia humana, sino frente a una redefinición radical de nuestro papel dentro del ciclo de generación y validación del saber. Si el 90% de lo nuevo es sintético, la diferencia la marca cómo elegimos, validamos y aplicamos ese conocimiento. ¿Quiénes serán los nuevos árbitros? ¿Bastará con confiar en los mecanismos de control de las big tech, o necesitamos marcos propios de verificación regional, nacional, incluso local?

Algunos datos para no perder perspectiva: la apuesta de NVIDIA es tan seria que ya han triplicado su presupuesto en investigación y desarrollo de infraestructura para IA en solo dos años. Por otro lado, según leí en Bloomberg Tech, países como China y Estados Unidos destinan sumas de varios ceros (más que el PIB de varios países sudamericanos juntos) para dominar la infraestructura que hará posible ese futuro de conocimiento sintético. Aquí, mientras tanto, ¿estamos listos?

En este contexto, la predicción de Huang no es una profecía aislada ni hype barato; es el reflejo de un cambio de era. Dejo la pregunta flotando: si el futuro del conocimiento va a ser un 90% IA, ¿tienes claro con qué criterios vas a separar la señal del ruido? Porque la oportunidad es gigante, pero la responsabilidad —y el riesgo— también.

El 90% del conocimiento será generado por IA: nuevo paradigma, nuevo rol humano, nuevos desafíos de validación.

¿Qué implica para Ecuador y América Latina un mundo donde el 90% del conocimiento será IA?

Vale, pongámonos en situación. La afirmación de Jensen Huang sobre el 90% del conocimiento generado por inteligencia artificial resulta tan inquietante para Quito como para Silicon Valley, aunque el partido que se juega aquí, en América Latina, tiene reglas un poco diferentes. Porque no todo el mundo está en la carrera de construir chips gigantes o centros de datos con aire acondicionado polar; pero sí estamos —por decisión o por arrastre— en la ola de “externalizar” cómo aprendemos, creamos o tomamos decisiones.

¿Por qué nos toca tan de cerca? Porque todo ese tsunami de conocimiento sintético no va sólo de científicos en laboratorios o programadores en oficinas con puffs; abarca desde la educación básica en Guayaquil hasta un exportador de cacao en Manabí, desde periodistas en Cuenca hasta funcionarios municipales que usan dashboards “inteligentes” para gestionar riesgos o presupuestos.

Dependencia cognitiva: ¿quién escribe el guion de la realidad?

Hay una verdad incómoda que no suele abrir titulares, pero que notas rápido si has trabajado con, digamos, medios de comunicación en Ecuador (lo he visto de cerca): mucho del contenido que circula —noticias, informes, material educativo— ya no es 100% local, ni siquiera mayoritariamente ecuatoriano. Si saltamos al escenario sintético propuesto por Huang, el riesgo se amplifica: pasamos de “importar contenidos” a “importar criterios y marcos mentales” fabricados por sistemas que, en buena parte, se entrenan con datos ajenos.

Te lo bajo a tierra. Supón que la política pública agrícola —¡tema vital aquí!— empieza a apoyarse mucho más en sistemas de IA que analizan tendencias globales, rinden informes sobre oportunidades de exportación, sugieren nuevas semillas o modelos de riego. ¿Con qué base de datos trabajan esos modelos? ¿Incluyen la experiencia de los pequeños productores del Austro, o sólo tomas de referencia de megafincas en California y Brasil? Si la mayoría del nuevo conocimiento viene empaquetado “listo para usar” por sistemas no afinados a nuestra realidad, corremos el riesgo de aplicar recetas que no funcionan, o peor, que distorsionan prioridades nacionales.

Esto, a largo plazo, genera un efecto secundario bestial: una dependencia cognitiva donde el relato sobre qué es innovación, éxito o sostenibilidad —por poner ejemplos— lo define un sistema externo, modelado por criterios culturales, comerciales, incluso éticos que no tienen nada de latinoamericanos. Es decir, no sólo te venden la enciclopedia: te dicen qué temas trae, en qué orden y qué valores subraya.

Infraestructura: ¿seremos consumidores pasivos o productores activos?

Segundo gran tema que nadie quiere discutir en voz alta: la infraestructura. Basta ver cualquier plan estratégico nacional para notar el déficit, no sólo en “megacentros de datos” (que todavía quedan lejos para Ecuador), sino en la capacidad para mantener y alimentar redes, energías y almacenaje seguro para todo ese flujo de información sintética.

Básicamente, mientras los nuevos centros de cómputo brotan de la tierra en Nevada, Shanghái o São Paulo —alimentados por energía subsidiada y políticas “a medida”—, aquí seguimos dependiendo del acceso a la nube de terceros, con riesgos obvios: precios que cambian, reglas de privacidad que te notifican desde Miami y una disponibilidad que, cuando hay apagones o problemas de red, te deja en el aire. Tan real como esperar dos horas para cargar un archivo pesado durante una tormenta en Ambato.

Hay movimientos, sí. Brasil y Chile están haciendo lo suyo: empujan proyectos de cables submarinos, atraen operadores cloud y lanzan políticas para captar inversiones en grandes centros de datos. Ecuador, por ahora, tiende a moverse en la vertiente de “adopta rápido las plataformas, pero no inviertas demasiado en la base”. El problema es que, con el 90% del conocimiento generado fuera, dependemos aún más de una infraestructura que no controlamos; y eso, tarde o temprano, nos vuelve menos autónomos al definir reglas de juego.

Oportunidad: del “corto y pego” a la validación local

No todo es pesimismo ni dependencia, claro. Hay una ventana concreta —y esa sí la estamos abriendo a tientas muchos en Ecuador y la región—: la validación y adaptación local del conocimiento sintético. En la práctica, todo ese flujo de informes, materiales, papers o recomendaciones generados fuera pueden ser remezclados, refinados y “aterrizados” con inteligencia y contexto local.

Pongo un ejemplo directo. Acompañé hace poco la automatización de análisis de datos para una cooperativa agrícola en la Sierra. La IA generó modelos predictivos sobre cosechas y plagas con datos globales, pero cuando los ingenieros de la zona cruzaron los resultados con sus registros manuales y de sensores locales, la predicción mejoró brutalmente en precisión. El secreto no estaba en el volumen, sino en frotar información sintética con criterio y conocimiento de campo real, ese que ni ChatGPT ni Google conocen de entrada.

Lo mismo sucede en salud pública. Materiales de sensibilización generados automáticamente sobre, por ejemplo, la prevención del dengue o la nutrición infantil, ganan muchísimo si se revisan por equipos multidisciplinarios que entienden los hábitos, tabúes y realidades de barrios concretos. No se trata de copiar y pegar, sino de remixar y verificar.

¿Quién controla el filtro?

He aquí la paradoja y el reto: el poder real no estará en los generadores de contenido sintético, sino en los que diseñen los filtros y marcos de control. Si las universidades, gremios profesionales y medios ecuatorianos logran consolidarse como “sellos de calidad” —es decir, validadores reconocidos por la sociedad—, pueden jugar en primera línea. Pero si aceptamos pasivamente que la verificación la hagan Google, OpenAI o consultoras externas, la autonomía se esfuma antes de darnos cuenta.

Reflexiona un segundo: si mañana el Ministerio de Educación decide incorporar masivamente contenidos de IA para actualizar manuales escolares, pero no monta comités de revisión con profesores reales ni consulta expertos locales, ¿qué puede salir mal? La experiencia me dice que bastante. He visto documentos oficiales circulando con errores básicos, recomendaciones de conducta que no encajan aquí y hasta mapas con toponimia errónea. Todo por no validar a fondo lo que llega “empaquetado” por sistemas externos.

De la amenaza al buzón de oportunidades

Digámoslo claro: esta tendencia también abre puertas si se asume desde una mentalidad proactiva. ¿Por ejemplo? Instituciones pequeñas que jamás hubieran podido financiar la producción de contenidos científicos propios ahora tienen la posibilidad de generar reportes a escala y, con esfuerzo, pulirlos al estándar local. Universidades y medios pueden —si se organizan— extraer lo mejor de ambos mundos: la potencia de la IA para sintetizar y la inteligencia humana para contextualizar.

¿Y si Ecuador apuesta por abrir datos nacionales, construir bases de referencia, crear corpus culturales y científicos que las IA puedan incorporar o “fine‑tunear”? Lograríamos no solo evitar la dependencia absoluta, sino influir en la orientación y los sesgos de los sistemas, al menos en el margen que nos toque. Un reto ambicioso, pero la experiencia de otros países (piensa en el INEGI en México o IBGE en Brasil) muestra que es posible.

¿La homogeneización cultural viene “de fábrica”?

Otra cuestión sutil, pero delicada: el riesgo de homogeneización cultural y lingüística. La avalancha de materiales “en español” generados por IA puede sonar diverso, pero la verdad es que, a menudo, imita registros, modismos y referencias del mercado global. Rara vez capta bien el quichua, las particularidades del habla santiaguera o el modo en que una comunidad afroecuatoriana nombra el mundo. Esto importa, y mucho, si queremos que el conocimiento preserve identidad y raíces, no solo funcionalidad genérica.

Por eso, insisto —quizá con terquedad— en la importancia de robustecer equipos locales de auditoría y edición, y de reclamar voz (¡y datos!) propios al momento de alimentar modelos. Si no te reconoces en el contenido que la IA produce para ti, ¿realmente te sirve?

Entonces… ¿qué nos toca hacer?

El 90% de conocimiento sintético puede ser una amenaza pasiva o una palanca de crecimiento, según cómo la encares. De nosotros depende si nos quedamos esperando el “paquetito” digital o construimos canales (y filtros) que traduzcan e integren lo mejor del conocimiento mundial para nuestras realidades.

¿Te suena abstracto? Empieza preguntando en tu sector, en tu empresa o colectivo: ¿cómo verifican la calidad de la información que llega por IA? ¿Usan criterios estándar o los han adaptado a su espacio y contexto? ¿Tienen datos propios o sólo usan “lo que hay en Google”?

El futuro, la verdad, no lo define NVIDIA ni Google, ni una leyenda tecnológica: se juega en la capacidad nuestra para filtrar, validar y reimaginar el conocimiento sintético desde América Latina. Y eso, al final, cambia todo.

¿Cómo aprovechar el auge de la IA sintética en Ecuador? Oportunidades y estrategias prácticas para crear valor real

Vamos de frente: el mundo va hacia un océano de contenido generado por IA y el ruido informativo puede abrumar. Pero si has leído hasta aquí y no te has rendido, seguro te interesa saber qué puedes hacer –tú, tu empresa, tu organización– para surfear la ola y no ahogarte en ella. No basta con asustarse ante el dato del 90% ni quedarse en el lamento de “esto nos viene impuesto desde fuera”. Hay margen de acción y, de hecho, hay espacio para ganar juego propio en este nuevo paradigma, incluso desde Ecuador.

¿Por dónde empezar? Me gusta bajar este tipo de debates a lo concreto. Aquí van estrategias y ejemplos que ya están funcionando (los he visto, incluso ayudado a implementar) y que pueden inspirar tanto a pymes digitales de Quito, como a colegios en Guayaquil, grandes empresas en la Sierra o medios independientes del Austro.

Curaduría inteligente: filtra, mezcla y da contexto local

Vale repetirlo: el valor ya no está solo en producir información, sino en saber seleccionar, remezclar y ponerle sello propio. La curaduría no es novedad, pero la IA la multiplica: el volumen crece, pero el criterio es el “filtro” que genera confianza.

Para empresas (servicios, comercio, consultoría): En vez de lanzar posts repetidos de LinkedIn generados por IA o simplemente traducir bullet points de informes extranjeros, úsala para mapear tendencias globales, pero conecta esos datos con ejemplos, casos y anécdotas locales. ¿Un informe dice que la exportación de frutos exóticos crece en Europa? Relaciónalo con la experiencia de exportadores en la Costa ecuatoriana, consulta fuentes propias, suma testimonios reales. Si la IA te da el mapa, tú eliges el camino.
En medios y creación de contenidos: Algunos digitales en Ecuador han comenzado a identificar “qué bloques de noticias pueden automatizar” (resultados de fútbol provincial, clima, métricas financieras), pero reservan la intervención humana para temas sensibles o que requieren matiz cultural. El resultado: más cobertura factual con IA, más recursos para reportaje de campo.
Educadores y universidades: Si el material llega generado por IA, no basta con revisarlo rápido y enviarlo a los estudiantes. Hay que transformar la revisión en un ejercicio colectivo: ¿qué falta? ¿qué parte requiere ejemplos del territorio, casos de estudio cercanos, referencias a legislaciones nacionales? Lo he visto en acción: la actualización de guías de laboratorio en dos politécnicas fue brutal cuando se sumaron profesores con experiencia “del terreno”. Los manuales mejoraron y los alumnos conectaron más.

Herramientas aplicadas: de la teoría a soluciones que resuelven verdades de aquí

No soy de los que creen que Ecuador debe replicar Silicon Valley –eso no va a pasar–, pero sí hay formas inteligentes de convertir el conocimiento sintético en soluciones ajustadas a nuestra realidad. ¿Cómo?

Simuladores, calculadoras y asistentes personalizados: Saca partido a la capacidad generativa de la IA creando soluciones que aborden problemas reales (y cotidianos) de tu comunidad. Piensa en una calculadora de crédito agrícola afinada para productores de Loja, o en chatbots que ofrezcan orientación sobre trámites municipales con respuestas supervisadas por funcionarios locales. Nada de “copiar y pegar chatbots globales”; lo que sirve aquí se valida con experiencia y datos propios.
Plataformas para reporte y monitoreo en tiempo real: Algunas municipalidades medianas ya usan IA para procesar reportes de incidentes (baches, robos, problemas ambientales), pero el diferencial está en quién valida y prioriza las alertas. Un toque de criterio local evita que todo acabe en el limbo del “datos reportados pero nunca gestionados”.
Documentación técnica para exportadores, pymes y sectores agrícolas: ¿Por qué no generar manuales o listas de verificación que mezclen la síntesis de IA (más rápida y económica), pero pasadas por el filtro de supervisores, ingenieros o extensionistas agropecuarios reales? Ganas velocidad, actualizas contenidos y mantienes el pie en la tierra.

Colecciona y abre datos locales: el activo clave para personalizar la IA

Aquí va una de esas verdades incómodas: la IA sólo puede servir a Ecuador si tiene acceso a datos y realidades ecuatorianas. La mayoría de modelos comerciales se nutren de fuentes públicas, libros, webs y datasets globales; si Ecuador no produce ni libera datos propios, la IA sólo devolverá lugares comunes o, peor, errores groseros sobre nuestro territorio y cultura.

Organiza, digitaliza y comparte datos relevantes: Estadísticas agrícolas, catálogos de flora y fauna, censos culturales, glosarios locales, registros de precios, archivos históricos… todo lo que identifique la singularidad del país nutre la “memoria” de modelos existentes o facilita ajustar (fine-tuning) versiones especializadas.
Genera corpus culturales y lingüísticos: Desde colecciones de cuentos orales (que hay miles en comunidades indígenas y afroecuatorianas) hasta repositorios de recetas o vocabularios regionales. La diversidad cultural y lingüística no sólo es patrimonio: es tu baza para contrarrestar la homogeneización sintética.
Promueve alianzas público-privadas para organizar y abrir datos: Organismos como el INEC y asociaciones sectoriales pueden colaborar para armar datasets robustos y libres de sesgos. Si no lo hacen, se limita el potencial de ajustar IA a la economía, el clima, la educación o incluso la salud emocional de la población.

“Un modelo vale lo que valen los datos que nutren su mundo: si sólo sabe de afuera, sólo imita lo de afuera.” — Experiencia propia asesorando a pymes de software en Quito.

Transparencia y ética: cuenta cómo (y por qué) usas IA en tus productos y servicios

En un entorno donde casi cualquier blog o app puede tener tras bambalinas un motor de IA, ser explícitos sobre el uso de inteligencia artificial y los filtros de verificación suma a la confianza. Ojo, es un diferencial que empieza a importar de verdad, sobre todo en sectores sensibles: educación, salud, finanzas y medios.

Sella tu contenido con disclaimers claros: “Este informe fue generado con IA revisada por el equipo editorial”, o “Este chatbot ofrece respuestas asistidas por modelos entrenados con datos locales”. Algunos medios grandes lo hacen de forma genérica; hacerlo muy específico y transparente te pone un paso adelante.
Muestra la trazabilidad de tus datos y fuentes: Indica con claridad si las cifras vienen de INEC, de sensores propios, de investigaciones internacionales o de estimaciones automáticas. He visto casos donde una pequeña tabla con “fuente revisada por expertos locales” ahorra horas de discusión y refuerza credibilidad.
Declara límites y sesgos: Ningún sistema es perfecto, y la honestidad suma: por ejemplo, advierte si una recomendación “no fue validada para zonas rurales” o si el contenido “aún está en revisión por especialistas”.

Desarrolla equipos mixtos de verificación (y aprende a transferir criterio humano a la IA)

Me gusta el símil del artesano digital y la fábrica sintética: vas a producir a escala, pero lo que importa es quién hace el control de calidad. En la práctica, esto significa que cada pyme, medio o colegio con músculo para combinar automatización y criterio propio tiene mucho que ganar.

Forma grupos internos de validadores: No necesitas expertos en IA “pura” para empezar. Vale más una combinación de analistas, profesores, técnicos de campo y responsables de datos, capaces de revisar y ajustar materiales que llegan de sistemas automáticos.
Desarrolla tus propias rúbricas de calidad: Define “qué hace bueno” el contenido para tu sector y contexto. ¿Es relevancia local, actualización, claridad, diversidad de ejemplos, ausencia de sesgos? Ponlo en una checklist, riégalo en equipo y actualízalo según aprendas.
Haz pruebas piloto y comparte aprendizajes: No todo funcionará a la primera. Documenta qué estrategias de revisión, integración y adaptación dan frutos (y cuáles no). Comparte esas rutas con colegas y otras organizaciones: generar “memoria colectiva” local sobre cómo tratar a la IA es un activo más fuerte que cualquier algoritmo importado.

Apuesta por la formación y alfabetización digital para todos

No hay magia aquí. El salto no es solo de infraestructuras o datos, es de capacidades reales de la gente: saber leer entre líneas un informe automatizado, ajustar recomendaciones, identificar errores y ser críticos con lo que llega “pre-hecho”.

Invierte en formación sobre IA aplicada: Cursos breves, talleres, seminarios, desde lo básico (qué es IA, para qué sirve) hasta lo medio avanzado (cómo validar, cómo adaptar). Es vital que todo el que interactúe con conocimiento sintético sepa dónde pueden estar los fallos.
Crea materiales didácticos que mezclen teoría y práctica local: Por ejemplo, una serie de microcursos sobre cómo verificar información generada por IA en temas agrícolas, sanitarios o educativos. O casos prácticos donde equipos cruzan sugerencias de sistemas con evidencias reales del país.
Fomenta la cultura del ensayo y error informado: Si algo no sirve, cámbialo, pruébalo de nuevo, documenta la experiencia. El miedo a equivocarse frena la innovación, pero los errores bien registrados son oro para los siguientes en el camino.

“La diferencia, siempre, la marca quien se atreve a preguntar, revisar, criticar. Robots y humanos incluidos.”

¿Listo para actuar? Empieza con pequeños pasos (pero hazlos ya)

No hace falta esperar el decreto ley, el presupuesto ministerial o el “gran acuerdo país” para empezar a aplicar estas estrategias. Te lo puedes llevar hoy a tu negocio, escuela, equipo o blog. Si te pasa igual y quieres más ideas personalizadas, pruébalo en tu organización y comparte resultados.

La ola no espera; el 90% sintético ya está aquí. Lo importante es diseñar filtros, sumar datos y fortalecer el criterio humano para convertir ese mar de información en valor real para Ecuador.

El nuevo entorno de IA sintética exige pasar de consumidores pasivos a diseñadores activos de filtros, criterios y datos propios.

Convocatoria a la reflexión y acción: el papel que nos toca y la urgencia de actuar desde Ecuador

Aquí es donde quiero detenerme contigo, a solas y sin rodeos. Todo esto de que el 90% del conocimiento sea generado por IA no se queda en pronósticos de CEOs tech ni en discusiones de Silicon Valley. Te afecta a ti, me afecta a mí, a la comunidad académica, a los medios de Ecuador, a la empresa familiar en Riobamba, al docente rural de Zamora. Porque, al final, lo que está en juego no es la tecnología, sino la capacidad de cada sociedad de influir—o no—en el filtro que definirá lo que se considera “verdadero”, “válido” o “útil” a partir de ahora. Y esto, te soy sincero, lo viví muy de cerca asesorando una organización de educación ambiental en Santo Domingo: cuando llegaron los contenidos IA “listos para usar”, lo más retador fue cómo decir “esto sí, esto no” desde la perspectiva local. Ahí, el factor humano fue insustituible.

Así que la pregunta que flota, tras todo este análisis, es bastante personal: ¿vas a ser usuario pasivo o diseñador activo de este nuevo ciclo de conocimiento? Porque no hay neutralidad posible en un entorno donde los datos creados en otro país, validados con criterios ajenos y distribuidos desde plataformas globales pueden determinar, por ejemplo, cómo se enseña historia local, qué campañas de salud prioriza un gobierno municipal o qué políticas de crédito se recomiendan a un pequeño productor en Loja.

Y no te engañes: la facilidad de adoptar IA “de fuera” no significa que nos estemos subiendo al tren, puede ser al revés, que nos estén empujando al vagón de cola. Si queremos que Ecuador pinte algo en la película del conocimiento digital, nos toca generar, abrir, compartir y proteger datos locales, formar equipos críticos y—sobre todo—negociar desde una postura informada qué se hace con la información que nos define. Es curioso, ¿no? Llevamos años diciendo que “los datos son el nuevo petróleo” y todavía hay municipios que guardan registros en carpetas de cartón, sin digitalizar ni compartir nada.

Hacernos visibles en modelos globales (y no desaparecer en la estadística sintética)

No exagero. Modelo tras modelo de IA aprende de los datos que encuentra. Si Ecuador y la región apenas dejan huella digital relevante, la inteligencia artificial nunca va a entender ni nuestras necesidades, ni nuestros matices culturales, ni las soluciones que de verdad funcionan aquí. Eso significa, y lo insisto porque lo he vivido en proyectos de big data para clientes exportadores, que las oportunidades (y los riesgos) se deciden antes de que la tecnología aterrice. Tú puedes empujar para que los corpus de datos, las rúbricas de validación y los ejemplos que nutren la IA incluyan a comunidades, profesiones y territorios nacionales. Pero eso sólo pasa si nos organizamos, formamos y—sin miedo—compartimos experiencia local documentada.

Y aquí, no se vale esperar a que Google, OpenAI o los ministerios de turno digan cómo se hace. La charla de Huang en el pódcast, por polémica que resulte, pone el dedo en la llaga: quien diseña los criterios de confianza y validación marca el estándar nacional de conocimiento. Si lo dejamos a algoritmos genéricos o a expertos lejanos, nuestros contextos se desdibujarán—igual que lo local desaparece cuando buscas información y sólo aparecen referencias de fuera. ¿Te lo imaginas en decisiones críticas de salud, finanzas o políticas públicas?

¿Por dónde empezar? (Spoiler: no tienes que hacerlo solo ni saberlo todo)

Tómalo como una invitación, no como tarea titánica. Iniciar puede ser tan simple como:

Revisar qué contenidos IA usa tu organización y preguntar quién (y cómo) los valida realmente.
Abrir datos representativos locales, aunque sean sencillos: cifras agrícolas, rutas de transporte, anécdotas de barrio, recetarios familiares. Todo aporta.
Sumarte a iniciativas colectivas de verificación y aprendizaje: universidades, medios, pymes y asociaciones pueden intercambiar aprendizajes sin grandes burocracias ni permisos oficiales.
Exigir transparencia a proveedores de IA, editores o cualquier empresa que integre conocimiento generado automáticamente: ¿de dónde sale? ¿quién lo revisa? ¿qué sesgos tiene?

Parece básico, pero es más de lo que hacen muchas organizaciones grandes. Cualquiera, desde un docente hasta un gerente de pyme, puede empezar ese cambio de actitud. Yo mismo he visto cómo, en pequeñas escuelas rurales, el simple hecho de involucrar a los estudiantes en la validación de materiales IA generó más pensamiento crítico que mil conferencias sobre ética digital.

Así que, hagamos ejercicio de honestidad: si el 90% del conocimiento será sintético pronto, la gran pregunta no es “qué hará la IA”, sino “qué haremos nosotros con ella”. La historia demuestra que los países y organizaciones que lideran los cambios no son siempre los más ricos o tecnológicos, sino los que deciden desde temprano qué rol quieren jugar.

¿Vamos a quedarnos en el vagón del copiar y pegar o liderar el diseño del próximo filtro de conocimiento?

Cada vez que eliges, revisas, corriges o desafías un contenido de IA, estás construyendo el futuro del conocimiento local. Hay espacio, hay necesidad y, sí, hay oportunidad (gigante) para convertir a Ecuador en ejemplo de adaptación, creatividad y verificación humana. Porque, mientras muchos esperan la próxima moda tech, los que entiendan y diseñen los nuevos filtros serán los dueños del criterio, de la confianza y, en última instancia, de la narrativa del país.

“La validación local es una forma de soberanía. Si no jugamos el partido de los datos, nos convierten en espectadores, no en protagonistas.”

¿Te animas a actuar? Empieza—sin grandes discursos—por revisar un informe, abrir una tabla de datos, preguntar de dónde viene la información, o formar equipo para mirar críticamente lo que llega. No es poca cosa. En el tsunami sintético, cada paso cuenta; la pasividad es la única derrota segura.

Puedes sumarte a este debate, comentar tu experiencia, impulsar proyectos de datos abiertos en tu sector o proponer alianzas de verificación local. Si buscas ideas, recursos o formación sobre cómo filtrar y adaptar IA al contexto ecuatoriano, contáctame aquí y conectamos. El momento es ahora.

El futuro del conocimiento sintético dependerá del criterio y la acción local: Ecuador necesita diseñar sus filtros hoy.

Lee el artículo original en el que se basa este contenido

El 90% del conocimiento generado por IA: claves para validar y ganar desde Ecuador